チップ設計の自動化:設計時間を85%短縮し・性能を49%改善

  • 半導体
  • 最適化

課題

半導体チップ内部にある半導体素子の配置設計は、製造工程の特性と高い複雑性のため、数週間から数ヶ月の期間がかかる。エンジニアの熟練度によって設計品質と所要時間の差も大きい。そのため、半導体チップの最適な設計と生産自動化は、企業のコスト削減と効率化のための重要課題。

アプローチ

データに基づくプロセス最適化と仮想シミュレーターの強化学習を活用。半導体素子の配置環境とチップ内部にある半導体素子配置を最適化するためのアルゴリズムおよび強化学習モデルを開発および自動化。

創出された価値

専門人材が手作業で行うのに比べ、電力消費量(パワー)、性能(パフォーマンス)、集積度(エリア)が改善され、作業時間が約85%削減。これを活用することで、現場エンジニアの反復作業を除去し、業務生産性と効率性の向上が可能に。

このケースについて詳しく知りたいですか?

MakinaRocksのAI専門家にご相談ください

専門家に相談する
Use Cases
See how AI technology in anomaly detection, optimization, and predictive analytics is making industries intelligent